眾多語言都能進行爬蟲,但基於python的爬蟲顯得更加簡潔,方便。爬蟲也成了python語言中不可或缺的一部分。爬蟲解析資料的方式有很多種,在上一篇介紹給大家的是#爬蟲能取得什麼樣的資料和具體的解析方式##,本篇帶給大家的是JSON解析。
JSON
json簡單說就是javascript中的物件和數組,所以這兩個結構就是物件和陣列兩種結構,透過這兩種結構可以表示各種複雜的結構。物件:
物件在js中表示為{ }括起來的內容,資料結構為{ key:value, key:value, ... }的鍵值對的結構,在物件導向的語言中,key為物件的屬性,value為對應的屬性值,所以很容易理解,取值方法為物件.key 取得屬性值,這個屬性值的型別可以是數字、字串、陣列、物件這幾種。陣列:
陣列在js中是中括號[ ]括起來的內容,資料結構為["Python", "javascript", "C ", ...],取值方式和所有語言中一樣,使用索引獲取,字段值的類型可以是數字、字串、數組、物件幾種。 JSON(JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的資料交換格式,它使得人們很容易的進行閱讀和編寫。同時也方便了機器進行解析與產生。適用於進行資料互動的場景,例如網站前台與後台之間的資料互動。import json def resolveJson(path): file = open(path, "rb") fileJson = json.load(file) field = fileJson["field"] futures = fileJson["futures"] type = fileJson["type"] name = fileJson["name"] time = fileJson["time"] return (field, futures, type, name, time) def output(): result = resolveJson(path) print(result) for x in result: for y in x: print(y) path = r"C:\Users\dell\Desktop\kt\test.json" output()注意函數傳回多個值時回傳的是一個元組tuple; #對一個字串進行for迴圈的時候會對每個字元進行遍歷
Python JSON
本章節我們將為大家介紹如何使用Python 語言來編碼和解碼JSON 物件。 JSON(JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的資料交換格式,易於人閱讀和編寫。JSON 函數
使用 JSON 函數需要匯入 json 函式庫:import json。 函數 JSON 字串json.loads 將已編碼的JSON 字串解碼為Python 物件json.dumps
json.dumps 用於將Python 物件編碼為JSON 字串。
語法
json.dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators =None, encoding="utf-8", default=None, sort_keys=False, **kw)
實例
##以下實例將陣列編碼為JSON 格式資料:#!/usr/bin/python
import json
data = [ { 'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4, 'e' : 5 } ]
json = json.dumps(data)
print json
以上程式碼執行結果為:
[{"a": 1, "c": 3, "b": 2, "e": 5, "d": 4}]
使用參數讓JSON 資料格式化輸出:
>>> import json >>> print json.dumps({'a': 'Runoob', 'b': 7}, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': ')) { "a": "Runoob", "b": 7 }python 原始型別向json 類型的轉換對照表:
object
list, tuple str, unicode string int, long, float numberTrue true
False
None null
json.loads
json.loads 用于解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。
语法
json.loads(s[, encoding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, object_pairs_hook[, **kw]]]]]]]])
实例
以下实例展示了Python 如何解码 JSON 对象:
<pre class="brush:php;toolbar:false"> #!/usr/bin/python import json jsonData = '{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}'; text = json.loads(jsonData) print text
以上代码执行结果为:
{u'a': 1, u'c': 3, u'b': 2, u'e': 5, u'd': 4}
json 类型转换到 python 的类型对照表:
JSON Python
object dict
array list
string unicode
number (int) int, long
number (real) float
true True
false False
null None
使用第三方库:Demjson
Demjson 是 python 的第三方模块库,可用于编码和解码 JSON 数据,包含了 JSONLint 的格式化及校验功能。
Github 地址:https://github.com/dmeranda/demjson
官方地址:http://deron.meranda.us/python/demjson/
环境配置
在使用 Demjson 编码或解码 JSON 数据前,我们需要先安装 Demjson 模块。本教程我们会下载 Demjson 并安装:
$ tar -xvzf demjson-2.2.3.tar.gz $ cd demjson-2.2.3 $ python setup.py install
JSON 函数
函数 描述
encode 将 Python 对象编码成 JSON 字符串
decode 将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象
encode
Python encode() 函数用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。
语法
demjson.encode(self, obj, nest_level=0)
实例
以下实例将数组编码为 JSON 格式数据:
<pre class="brush:php;toolbar:false"> #!/usr/bin/python import demjson data = [ { 'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4, 'e' : 5 } ] json = demjson.encode(data) print json
以上代码执行结果为:
[{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}]
decode
Python 可以使用 demjson.decode() 函数解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。
语法
demjson.decode(self, txt)
实例
以下实例展示了Python 如何解码 JSON 对象:
<pre class="brush:php;toolbar:false"> #!/usr/bin/python import demjson json = '{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}'; text = demjson.decode(json) print text
以上代码执行结果为:
{u'a': 1, u'c': 3, u'b': 2, u'e': 5, u'd': 4}
以上是爬蟲的解析方式一:JOSN解析的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。

Python適合快速開發和數據處理,而C 適合高性能和底層控制。 1)Python易用,語法簡潔,適用於數據科學和Web開發。 2)C 性能高,控制精確,常用於遊戲和系統編程。

學習Python所需時間因人而異,主要受之前的編程經驗、學習動機、學習資源和方法及學習節奏的影響。設定現實的學習目標並通過實踐項目學習效果最佳。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

要在有限的時間內最大化學習Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模塊。 1.datetime模塊用於記錄和規劃學習時間。 2.time模塊幫助設置學習和休息時間。 3.schedule模塊自動化安排每週學習任務。

Python在遊戲和GUI開發中表現出色。 1)遊戲開發使用Pygame,提供繪圖、音頻等功能,適合創建2D遊戲。 2)GUI開發可選擇Tkinter或PyQt,Tkinter簡單易用,PyQt功能豐富,適合專業開發。


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